KI-Defekterkennung in der Produktion mit Computer Vision

Seminar - PROKODA GmbH

Termin	Ort	Preis^*
13.07.2026- 14.07.2026	München	1.297,10 €	jetzt buchen
19.10.2026- 20.10.2026	München	1.297,10 €	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Use Cases und Qualitätslogik in der Produktion
- Typische Fehlerbilder: Oberfläche, Kanten, Montage, Label
- Prüfstrategie: 100%-Kontrolle vs. Stichprobe
- Fehlerkosten, Taktzeit, Ausschuss und Nacharbeit
- Abnahmekriterien und Traceability
Bildaufnahme, Beleuchtung und Datenqualität
- Kameraarten, Optik, Auflösung und Bildfeld
- Beleuchtungskonzepte: Hellfeld, Dunkelfeld, Dome
- Motion Blur, Schärfentiefe, Perspektive, Kalibrierung
- Datendrift durch Material, Charge, Temperatur
Datensatzaufbau und Annotation für Defekterkennung
- Klassen, Defektkatalog, Schweregrade
- Annotation: Bounding Box, Polygon, Segmentierung
- Umgang mit seltenen Fehlern und Imbalance
- Versionierung von Daten und Labels
Modellansätze: Klassifikation, Detektion, Segmentierung
- Wann welcher Ansatz sinnvoll ist
- Baseline mit klassischen Verfahren vs. Deep Learning
- Thresholds, Konfidenz und Reject-Logik
- Erklärbarkeit: Heatmaps und Fehlersuche
Bewertung, Metriken und Produktionsreife
- Precision, Recall, F1, IoU, Confusion Matrix
- False Reject vs. False Accept in der Praxis
- Testdesign: Golden Samples, Edge Cases
- Abnahmeplan und Monitoring nach Go-live
Deployment: Linie, Edge und Integration
- Edge-Inferenz, Latenz und Durchsatz
- Schnittstellen zu SPS/MES/QMS
- Fail-safe, Fallback und Human-in-the-loop
- Datenschutz, IP, Audit und Dokumentation

Teilnahmevoraussetzungen:

Grundverständnis von Produktionsprozessen und Qualitätssicherung ist hilfreich.
Keine Programmierkenntnisse erforderlich, mathematische Grundlagen auf Schulniveau reichen aus.

Zielgruppe:

Qualitätsingenieurinnen und Qualitätsingenieure in Fertigung und Wareneingang
Prozessingenieurinnen und Prozessingenieure sowie Industrial Engineering
Automatisierungsingenieurinnen und Automatisierungsingenieure, die Vision in Linien integrieren
Data-Science- und KI-Verantwortliche mit Produktionsbezug
Für alle, die Defekterkennung mit Computer Vision in der Produktion fundiert aufsetzen und bewerten wollen

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